当Excel大老碰到2G的XML数据,好戏来了真实案例

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了当Excel大老碰到2G的XML数据,好戏来了真实案例相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

这周碰到一个工作中的案例,可以很好的帮助初学者理解Excel,Python和数据可视化平台(比如Tableau)之间的关系。

虽然案例隐掉了具体数据内容,但是数据量和整个过程是真实的,很有参考价值。

Tom的烦恼

公司有一个很棒的销售,属于技术性销售,很善于分析数据,从数据中找线索。我们称他为Tom吧。

Tom很擅长使用Excel,可以用Excel轻松的做出各种数据透视图和分析报表。

这种:

这种:


还有这种:


这周Tom遇到了一个难题。他从某个数据网站上下载了一份大的数据。有多大呢,2个G。而且数据格式是XML。


XML也是一种很常见的数据格式,在JSON和Restful统治网络之前,它是王者,现在仍然是很重要的数据格式。下面是一个XML片段:


这下Tom很为难!首先这么大的文件,根本打不开;再者了,XML格式无法用Excel处理。

解决方法

烦恼了半小时后,善于学习的Tom想到了Excel之外的技术 - Python。

如果用Python去读取这个大文件,然后再转成Excel能够读取的CSV文件。是不是就可以了呢?应该可以!

Tom学过一点Python,但是感觉自己不知道如何下手写代码。

❝ 至少Tom学习过一点,虽然没能力写出很复杂的代码, 但当遇到问题的时候,能够有思路。这是在解决问题上及其重要的一步。

于是Tom找了一个程序员帮忙,最后他们比较好的解决了这个问题。最终解决的步骤是这样的:

  • 用Python读取大文件。Python可以一行行的读取数据,所以文件大不是问题。
  • 读取出的XML数据转换成CSV格式。
  • 由于行数太多,每80万行数据保存一个新的文件,否则Excel还是打不开。
  • 用Excel打开解析好的CSV文件。一旦能用Excel打开了,就进入了Tom擅长的领域。

这样基本上遇到了Tom的问题,但是并不完美。因为每个月都会有一份这样的大文件。虽然通过Python转成Excel以后能够处理本月的数据,但是无法进行跨月的数据分析。

所以他打算做进一步的优化,大致思路是这样的:

  • 每个月把数据存放到数据库。
  • 用Tableau连接到数据库,在Tableau上做数据分析和可视化。

这样数据就都打通了:


而且有了Tableau这个平台,分享和查看就更方便了:

总结和建议

在这个真实的例子中:

  • 使用Python是为了更方便的处理数据,或者说是为了自动化。
  • 处理完了数据,很可能还是要用Excel去进一步处理或者查看的。毕竟Excel要方便的多,可以随意修改,做过滤等等。
  • 为了更加系统的分析,串联这些数据,可能会使用Tableau等更专业的数据分析平台。

所以这些技术完全不冲突,而且会互相补充,共同完成复杂的工作。

❝ 有时候广告中会把它们对立起来,那完全是为了通过标题吸引流量,不用太认真。

希望本文能给小白解惑。如果你想学习Python,或者Excel,或者Tableau都完全不用犹豫,不用担心它们会冲突。多多学习是永远不会错的。

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